Технология ближней бесконтактной связи (NFC): повышение автономности и ориентации в быту у подростков с РАС

Контекст и актуальность. Подростки с расстройствами аутистического спектра (РАС) часто сталкиваются с трудностями, связанными с автономией и организацией повседневной жизни, что может ограничивать самостоятельность и взаимодействие со средой. Для людей с РАС необходимы вспомогательные технологии, поддерживающие их в повседневной деятельности. Цель. Оценить эффективность технологии ближней бесконтактной связи (NFC) как инструмента повышения автономности и обеспечения информацией о среде для подростков с РАС. Гипотеза. Интеграция NFC меток с визуальными элементами в рутинные действия подростков с РАС облегчает выполнение задач, повышает автономию, уменьшая потребность в помощи близких и опекунов. Материалы и методы. Использован смешанный кейс-стади подход с участием двух подростков с РАС 13-ти и 14-ти лет. В течение четырех недель участники использовали смартфоны с поддержкой NFC и NFC метки в домашних условиях. Данные собирались с помощью контроля за количественными показателями использования устройства, отчетов и обратной связи от участников и их семей. Для оценки вмешательства применялись тематический и статистический анализы. Результаты. Оба участника использовали NFC метки в ежедневных рутинах. Метки были признаны удобными в использовании, способствовали повышению самостоятельности, укреплению уверенности и снижению тревожности в повседневной деятельности. Как наиболее полезную признали метку с цифровым расписанием. Выявлены трудности при сканировании, которые не влияли на общий положительный результат исследования. Выводы. Технология NFC в сочетании с визуальной поддержкой имеет практическую ценность для облегчения рутинных действий и повышения автономности при выполнении бытовых действий у подростков с РАС. Результаты показывают, что применение NFC является перспективным вспомогательным инструментом. Для подтверждения его универсальности и долгосрочной эффективности требуется исследование на большей и разнообразной выборке.

1. Ardelean, M.I., Munteanu, R.A., Cri an, T.E., Rapolti, L., Farcas, V.I. (2023). Low-cost smarthome automation system for elderly. In 2023 10th International Conference on Modern Power Systems (MPS) (pp. 1—4). IEEE. https://doi. org/10.1109/MPS58874.2023.10187565
2. Babb, S., Gormley, J., McNaughton, D., Light, J. (2019). Enhancing independent participation within vocational activities for an adolescent with ASD using AAC video visual scene displays. Journal of Special Education Technology, 34(2), 120—132. https://doi.org/10.1177/0162643418795842
3. Babić, J., Car, Z., Gaće, I., Lovrek, I., Podobnik, V., Topolovac, I., Vdović, H., Zilak, M., Gourvès, A., Sable, C., Papp, I., Bodroginé Zichar, M., Franco, C., Foix, F., Keselj, A., Zubrinic, K. (2020). Analysis of emerging technologies for improving social inclusion of people with disabilities. Zagreb, Croatia: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. http://sociallab.fer.hr/wordpress/wp-content/uploads/2021/02/INNOSID-Report-O1.pdf (viewed: 28.07.2024)
4. Bechara, A., Dolan, S., Hindes, A. (2002). Decision-making and addiction (Part II): Myopia for the future or hypersensitivity to reward? Neuropsychologia, 40(10), 1690—1705. https://doi.org/10.1016/S00283932(02)00016-7
5. Boucher, D., Dave, N., DeDomenic, S., Frey, K., Goetz, M., Gomez, C., Hamman, E., Hitch, K., Jordan, J., Khan, W., Larsen, J., Macadaeg, C., MacNeill, J., Mangione, C., Mannas, A., Martin, K., Myers, M., Patel, R., Zommers, J. (2021). Challenges faced by persons with disabilities using self-service technologies. Purdue University. https://docs.lib.purdue. edu/ugcw/3 (viewed: 25.08.2024)
6. Cuccovia, M. (2024). A natural functional approach to help people with disabilities and their families: Brazil. In K.S. McGowan, T.H. Hill (Eds.), Teaching and supporting students with disabilities during times of crisis (pp. 113—124). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781032618913
7. Ekundayo, S., Baker, O., Zhou, J. (2020). QR code and NFC-based information system for Southland tourism industry— New Zealand. In 2020 IEEE 10th International Conference on System Engineering and Technology (ICSET) (pp. 161—166). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICSET51301.2020.9265394
8. Ennis-Cole, D.L. (2015). Technology for learners with autism spectrum disorders. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-05981-5
9. Garcia-Garcia, J.M., Penichet, V.M.R., Lozano, M.D., Fernando, A. (2022). Using emotion recognition technologies to teach children with autism spectrum disorder how to identify and express emotions. Universal Access in the Information Society, 21(4), 809—825. https://doi.org/10.1007/s10209-021-00818-y
10. Henderson-Faranda, N.R., Newbury, J., Sutherland, D. (2022). Using computer-assisted instruction to improve reading comprehension of children on the autism spectrum: A pilot study. Australian Journal of Learning Difficulties, 27(1), 135—167. https://doi.org/10.1080/19404158.2021.2021962
11. Howard, J., Fisher, Z., Kemp, A.H., Lindsay, S., Tasker, L.H., Tree, J.J. (2022). Exploring the barriers to using assistive technology for individuals with chronic conditions: A meta-synthesis review. Disability and Rehabilitation: Assistive Technology, 17(4), 390—408. https://doi.org/10.1080/17483107.2020.1788181
12. Jo, D., Kim, G.J. (2019). AR enabled IoT for a smart and interactive environment: A survey and future directions. Sensors, 13(19), 4330. https://doi.org/10.3390/s19194330
13. Kanner, L. (1968). Autistic disturbances of affective contact. Acta Paedopsychiatrica, 35(4), 100—136. https://www.ncbi. nlm.nih.gov/pubmed/4880460 (viewed: 28.06.2024)
14. Lorah, E.R., Holyfield, C., Miller, J., Griffen, B., Lindbloom, C. (2022). A systematic review of research comparing mobile technology speech-generating devices to other AAC modes with individuals with autism spectrum disorder. Journal of Developmental and Physical Disabilities, 34(2), 187—210. https://doi.org/10.1007/s10882-021-09803-y
15. McNicholl, A., Casey, H., Desmond, D., Gallagher, P. (2021). The impact of assistive technology use for students with disabilities in higher education: A systematic review. Disability and Rehabilitation: Assistive Technology, 1S(2), 130—143. https://doi.org/10.1080/17483107.2019.1642395
16. Norrie, C.S., Deckers, S.R., Radstaake, M., van Balkom, H. (2024). A narrative review of the sociotechnical landscape and potential of computer-assisted dynamic assessment for children with communication support needs. Multimodal Technologies and Interaction, 8(5), 38. https://doi.org/10.3390/mti8050038
17. Palomaa, A.K., Huhtala, S., Tuomikoski, A.M., P lkki, T. (2023). Effectiveness of technology-based interventions compared with other non-pharmacological interventions for relieving procedural pain in hospitalized neonates: A systematic review. JBI Evidence Synthesis, 21(8), 1549—1581. https://doi.org/10.11124/JBIES-22-00179
18. Pandey, D.K., Levy, J., Serafini, A., Habibi, M., Song, W., Shafer, P.O., Loeb, J.A. (2019). Self-management skills and behaviors, self-efficacy, and quality of life in people with epilepsy from underserved populations. Epilepsy & Behavior, 38, 258—265. https://doi.org/10.1016/j.yebeh.2019.07.042
19. Pohjolainen, S. (2020). Usability and user experience evaluation model for investigating coordinated assistive technologies with blind and visually impaired (Master’s thesis, University of Oulu). University of Oulu. https://urn.fi/ URN:NBN:fi:oulu-202006192608 (viewed: 10.08.2024)
20. Polo-Rodr guez, A., Rotbei, S., Amador, S., Ba os, O., Gil, D., Medina, J. (2021). Smart architectures for evaluating the autonomy and behaviors of people with autism spectrum disorder in smart homes. In D. Banerjee & M. Dutta (Eds.), Neural Engineering Techniques for Autism Spectrum Disorder (pp. 55—76). Academic Press. https://doi.org/10.1016/ B978-0-12-822822-7.00005-3
21. Quan, W., Liu, S., Cao, M., Zhao, J. (2024). A comprehensive review of virtual reality technology for cognitive rehabilitation in patients with neurological conditions. Applied Sciences, 14(14), 6285. https://doi.org/10.3390/app14146285
22. Rutherford, M., Baxter, J., Grayson, Z., Johnston, L., O’Hare, A. (2020). Visual supports at home and in the community for individuals with autism spectrum disorders: A scoping review. Autism, 24(2), 447—469. https://doi. org/10.1177/1362361319871756
23. Setiawan, A. (2024). Intelligent systems for disabilities: Technology for a more inclusive life. SSRN. https://ssrn.com/ abstract=5062273 (viewed: 20.08.2024)
24. Shah, A., Banner, N., Heginbotham, C., Fulford, B. (2014). Review of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (5th ed.), by American Psychiatric Association. Substance Use and Older People, 21(5), 9.
25. Skillen, K.-L., Donnelly, M.P., Nugent, C.D., Booth, N. (2016). LifePal: A mobile self-management tool for supporting young people with autism. In P. D. Bamidis & N. Maglaveras (Eds.), XIV Mediterranean Conference on Medical and Biological Engineering and Computing 201S (MEDICON 201S) (pp. 1174—1179). Springer International Publishing.
26. Vishwakarma, A.K., Ranjan, R., Verma, K., Kumar, R. (2024). Exploring the potential impacts of wearable technology in reshaping healthcare. In 2024 International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT) (pp. 1—7). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCCNT61001.2024.10725062
27. Wang, M., Jeon, M. (2024). Assistive technology for adults on the autism spectrum: A systematic survey. International Journal of Human—Computer Interaction, 40(10), 2433—2452. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2163568